La \u00faltima ponencia del I-COM Global 2019 se ha centrado en repasar los fallos que pueden derivarse del uso de inteligencia artificial y las claves para reducir los errores.<\/p>\n<\/p>\n
La inteligencia artificial es un ser todopoderoso, pero \u00bfcapaz de cualquier cosa? Expertos en data investigan los da\u00f1os y perjuicios que la IA con fallos en el desarrollo<\/strong> puede causar a las marcas.<\/p>\n Richard Benjamins<\/strong>, Data & AI Ambassador en Telef\u00f3nica, Spain y Rob Key<\/strong>, Founder & CEO en Converseon, USA, y Janaka Atugoda<\/strong>, Director, EMEA Data Strategy & Analytics en Johnson & Johnson, USA, son los encargados de abordar este “lado oscuro” de la inteligencia artificial a trav\u00e9s de casos concretos. Saqib Mausoof<\/strong>, Brand Ex Machina, en USA, ha moderado la \u00faltima sesi\u00f3n que ha tenido lugar en el I-COM Global 2019, celebrado este a\u00f1o en M\u00e1laga.<\/p>\n Ha comenzado la presentaci\u00f3n Richard Benjamin, que no ha dudado en expresar que, “la inteligencia artificial es una oportunidad enorme<\/strong> para las empresas”. Benjamin recuerda las inmensas virtudes de la IA en diversos campos. Sin ir m\u00e1s lejos, sus tent\u00e1culos son capaces de acelerar el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer, realizar traducciones autom\u00e1ticas o conducir coches. Su \u00e9xito, seg\u00fan el Data & AI Ambassador en Telef\u00f3nica, radica en la enorme cantidad de data que es capaz de procesar<\/strong>. En la compa\u00f1\u00eda, destaca Benjamin, existen una gran variedad de departamentos que utilizan IA en su d\u00eda a d\u00eda. “Es una tendencia que va en aumento, no hay duda de que existen una gran cantidad de aplicaciones en las grandes empresas”. El problema son los llamados “efectos secundarios<\/strong>“, derivados de sus fallos como m\u00e1quina. El experto ha recordado el caso de discriminaci\u00f3n racial<\/strong> en el que la c\u00e1mara de los smartphones no es capaz de detectar a una persona negra. A pesar de ser una an\u00e9cdota sin mala intenci\u00f3n, un caso as\u00ed puede da\u00f1ar la reputaci\u00f3n de una marca.<\/p>\n Por otro lado, \u00bfa qui\u00e9n no le ha pasado tener problemas con el traductor de Google? Las traducciones inexactas que, a pesar de hacernos re\u00edr en m\u00e1s de una ocasi\u00f3n, han provocado casos de discriminaci\u00f3n del g\u00e9nero en determinados idiomas. Lo cierto es que, tal y como se\u00f1ala Benjamin, “no deja de ser una m\u00e1quina que aprende a base de tests<\/strong>“. Las organizaciones como Telef\u00f3nica, conscientes de estos riesgos, est\u00e1n empezando a actuar para mantener intactos sus principios \u00e9ticos, aumentando la transparencia y destinando un esfuerzo mayor a las pruebas para garantizar el buen uso de IA.<\/p>\n Rob Key, Founder & CEO en Converseon, ha dado las cuatro claves para garantizar el buen uso de IA <\/strong>y el machine learning<\/strong>:<\/p>\n 1. Para garantizar la fiabilidad<\/strong>, es necesario, al igual que en cada situaci\u00f3n que se presenta en el mundo empresarial, no solo tomar una opini\u00f3n, sino consultar a varios agentes para obtener la radiograf\u00eda completa de cara a crear modelos y algoritmos lo m\u00e1s exactos posibles<\/strong>. De la misma manera que un hecho puede provocar diferentes sensaciones, una acci\u00f3n derivada de IA puede verse como una ofensa en funci\u00f3n de la persona que lo reciba.<\/p>\n 2. Enfocarse en un proceso de validaci\u00f3n y tests<\/strong> de todos los modelos antes de su uso para garantizar la precisi\u00f3n de los sistemas<\/strong> de inteligencia artificial.<\/p>\n 3. Mantener el equipo humano<\/strong> en todas las fases de desarrollo para supervisar los sistemas IA.<\/p>\n 4. Crear un mecanismo de feedback<\/strong> para detectar errores y mejorar los procesos.<\/p>\n En la presentaci\u00f3n, los ponentes han dejado claro que la democratizaci\u00f3n del IA puede poner en riesgo la ciencia exacta<\/strong> sobre la que se basa y aumentar la posibilidad de fallo. La soluci\u00f3n estar\u00e1 en manos de las empresas, que deber\u00e1n comprometerse a reducir estas probabilidades a trav\u00e9s de un proceso riguroso y basado en prueba y error.<\/p>\n \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tNo te pierdas nada de MarketingDirecto.com y \u00fanete a nuestro Telegram t.me\/MarketingDirecto\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n![\"Inteligencia](\"https:\/\/super-news.info\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2019\/05\/1558316707_895_El-lado-oscuro-de-la-\u00bftodopoderosa-Inteligencia-Artificial.jpg\")
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